同花顺-圈子

　　人工智能技术，尤其是生成式人工智能技术（AIGC）的发展，给我们的生活和工作带来了诸多便利，同时也带来了很多挑战，能源消耗就是其中之一。

　　简单来说就是费电，贼TM费电……

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　　AI究竟有多费电？

　　前几天，芯片巨头Arm公司CEO哈斯(Rene Haas)表示，包括ChatGPT在内的AI大模型需要大量算力，如果不提高效率，到2030年人工智能数据中心的耗电量将会消耗美国高达20%-25%的电力需求。而如今，这一比例可能还只有4%或更少。

　　“说实话，这很难持续下去，”

　　Haas说到……

　　这并不是空穴来风，根据公开数据显示，当下ChatGPT每天需要处理超过2亿次请求，其电量消耗高达每天50万千瓦时。

　　有人可能不知道50万千瓦时是什么概念，以美国普通家庭的平均用电29千瓦时计算，仅ChatGPT一家公司目前的耗电量可以够1.7万多户普通家庭的使用。

　　美国商业用电一度约为0.147美元，约1.06元人民币，相当于一天电费53万元，一年时间，ChatGPT光电费就要花约2亿元人民币。

　　OpenAI的GPT-3也不甘示弱，单次训练耗电量就达12.87亿度电。

　　用知名计算机专家吴军的话形容：大概是3000辆特斯拉电车、每辆跑到约32万公里的总耗电量。

　　谷歌这边AI的训练耗电量占该公司总用电量的10%至15%，也就是每年耗电量达23亿度。这相当于美国一个州首府所有家庭一年的用电量。

　　几大巨头是如此，这还没算那些中小型AI企业，这才是纯纯的“真 · 烧钱”……

　　除了Haas，其他几位行业巨头也预测了自己的看法。

　　马斯克表示：

　　“电力缺口最早可能会在2025年发生，明年你会看到，我们没有足够电力来运行所有的芯片”。

　　OpenAI 的奥特曼(Sam Altman)也预计：

　　”AI 行业正在走向能源危机，未来 AI 技术发展将高度依赖于能源，人们也需要更多的光伏和储能产品“。

　　有业内人士表示，大模型训练成本中60%都是电费。训练完成后，还要用大量计算能力来运行，也是很大的能源消耗。

　　可以预见，如果将来生成式AI被进一步采用，耗电量可能会更多。

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　　AI不仅费电，还费水

　　实际上，AI 本质上是一种计算机技术和处理信息的技术，背后则需要大量GPU芯片，更底层则是大量电能、水力、风能、资金等资源的支持。

　　同时，服务器消耗的电能绝大部分转化成了热能，最后通过水冷系统释放出来。所以也可以说，AI的物理硬件是个巨大的“电热水器”，费电的背后还费水。

　　就以ChatGPT为例，每回答50个问题就要消耗500毫升水。公开信息称，2022年微软用水量达到640万立方米，比2500个奥林匹克标准游泳池的水量还多。

　　到2027年，全球AI耗水量可能达到4.2-66亿立方米，这相当于5个丹麦、或二分之一的英国的一年取水总量还要多。

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　　如何解决AI能耗之困?

　　AI这头“吃电狂魔”＋“吞水巨兽”带来的能源消耗危机，就没有解决办法了吗？

　　你别说，解决思路还真有，在今年的达沃斯世界经济论坛上，OpenAI的奥特曼（Sam Altman）就说了，核聚变可能是能源的发展方向。

　　鼓吹能源危机的他，也的确在为他想象中的危机世界做准备。

　　他投资的两家能源公司——Helion和Oklo。正是在做核聚变的相关研究。

　　可控核聚变俗称“人造太阳”，也就是在地球模拟太阳上亿摄氏度的环境，实现发电，也被称为人类的“终极能源”。

　　它的优势无可厚非，如原料资源丰富、释放能量大、安全清洁、环保等优势等等，能基本满足人类对于未来理想终极能源的各种要求。

　　“如果我们能够真正实现丰富、廉价、安全、清洁能源的梦想，那么所有人的生活质量将会难以置信地提高。这就是为什么我这么长时间以来都对这两个项目充满热情。”

　　奥特曼说到……

　　刚才也说了，这仅仅是一种解决思路，要开发出真正可用的核聚变技术，可能还需要一些时间。

　　据统计，当前世界共有50多个国家正在进行核聚变装置的研发和建设，最快预计2050年世界第一座核聚变发电厂有望建成并投入运行。

　　如果当真如此，不仅AI耗电的问题将得已解决，人类距离无限发电时代，也不远了。